Haastattelut
Stephen DeAngelis, Enterra Solutionsin perustaja ja toimitusjohtaja – haastattelusarja
Stephen DeAngelis on yhtiön perustaja ja toimitusjohtaja Enterran ratkaisut, ensimmäinen yritys, joka soveltaa autonomista päätöstiedettäTM (ADS®) teknologiaa, joka suorittaa kokonaisvaltaisen arvoketjun optimoinnin, päätöksenteon sekä monimutkaisen tutkimuksen ja kehityksen yrityksille.
Stephen F. DeAngelis on kansainvälisesti tunnustettu tekoälyn ja edistyneen analytiikan asiantuntija sekä niiden sovellukset kaupallisten yksiköiden ja valtion virastojen kilpailukykyyn, kestävyyteen ja turvallisuuteen. Mr. DeAngelis on patentinhaltija, teknologian edelläkävijä ja yrittäjä. Hänen uransa on kansainvälisten suhteiden, liike-elämän, hallituksen ja tiedemaailman risteyksessä. Hän tuo yrityksiinsä ainutlaatuisen näkökulman ja syvän kokemuksen.
Voisitko jakaa Enterra Solutionsin taustalla olevan tarinan?
Enterra on saanut alkunsa Yhdysvaltain valtion urakoitsijana. Enterra kehitti ja toteutti yritysten kestävyysmalleja (systeeminen datalähtöinen kilpailukyky, riskit ja suorituskyky) Yhdysvaltain valtion virastoille. Tehdessään tätä työtä Enterra kehitti parhaita käytäntöjään Enterprise Resilience Management Methodology- ja Maturity-mallinsa tutkimus- ja kehitysyhteistyösopimusten puitteissa liittovaltion rahoittamien yhdysvaltalaisten tutkimus- ja kehitystoimistojen kanssa.
Kilpailukyvyn ja kestävyysteknologian edistämiseksi Enterra aloitti työskentelyn tekoälyn ja soveltavan matematiikan parissa 2000-luvun alussa. 2000-luvun puoliväliin mennessä yritys alkoi yhdistää työtään julkisella sektorilla huippuluokan teoreettiseen ja kokeelliseen akateemiseen tutkimukseen – tämä työ jatkuu tänään. Enterran akateeminen tutkimus on kaksisuuntainen yhteistyö, joka paljastaa yrityksemme ja työntekijämme joillekin edistyneimmistä ja kehittyneimmistä tekoäly- ja matemaattisista tekniikoista ja käytännöistä sekä luo syvän verkoston ja yhteyksiä joihinkin kognitiivisen alan johtaviin yksilöihin ja merkittäviin ajattelijoihin. tieteen ja kestävyyden sovelluksia.
Enterra hyödynsi hallinnossa ja akateemisessa työskentelyssä saatuja tieteellisiä ja teknisiä oppimisia uudistaakseen big datan analytiikan kaupallisella sektorilla – tuloksena syntyi Enterran Autonomous Decision Science® (ADS®) & Generative AI -alusta ja laajeneva arvoketju. yrityssovelluksia, jotka yhdessä luovat ensimmäisen laatuaan System of Intelligence -järjestelmän. Enterran System of Intelligence suorittaa itsenäisen päästä päähän -optimoinnin, suunnittelun ja toteutuksen istumalla organisaation useiden markkinointi-, myynti-, toimitusketju- ja yritysstrategian kirjaus-/sitoutumisjärjestelmien yläpuolelle ja organisoimalla päätöksiä ja toimia, jotka auttavat yritystä. rakentaa kilpailukykyä ja kestävyyttä ja saavuttaa liiketoimintatavoitteensa.
Yhdistämällä Enterran omaa teknologiaa organisaation tietoon ja käytäntöihin, Enterra ennakoi markkinoiden muutoksia järjestelmällisesti ja markkinoiden nopeudella muuttaen liiketoiminnat itsenäisiksi älykkäiksi yrityksiksi.
Enterra Solutions tarjoaa itsenäistä päätöksentekotieteitä, mitä tämä on ja miten se optimoi liiketoimintapäätöksiä?
Enterran Autonomous Decision Science® (ADS®) on teknologia-alusta, joka toimii Enterra System of Intelligence™ -järjestelmässä. Enterran ADS-teknologiaalusta yhdistää kolme aiemmin silattua teknologiaa:
- Semanttinen päättely ja vektorisymbolilogiikkaan perustuva tekoäly joka mahdollistaa ihmismäisen päättelyn, päätöksenteon ja oppimisen. Tämä ainutlaatuinen ominaisuus yhdistää terveen järjen ja alan tietämyksen johtopäätökseen luoden järjestelmän, joka voi tehdä päätöksiä hienovaraisella, ihmismäisellä päättelyllä ja sitten oppia tuloksista.
- Glas-Box, selittävä, läpinäkyvä koneoppiminen patentoidun Representation Learning Machine™ (RLM) muodossa. RLM:n perusta on korkeadimensionaalinen matematiikka ja funktionaalinen analyysi. RLM tunnistaa yksiselitteisesti funktion, joka kuvaa tietojoukon muuttujien yhdistelmää ja panosta, jotka kuvaavat havaittavia vaikutuksia useiden vuorovaikutuskerrosten kautta erittäin tarkasti. Tämä on luokiteltu "lasilaatikoksi", selittäväksi algoritmiksi, joka luo a toiminto, joiden tulos on näkyvissä vastakohtana "mustan laatikon" algoritmeille, jotka vain luovat kuvioita, mutta eivät tarjoa selittävää kuvausta järjestelmän/tietojoukon dynamiikasta, eikä niillä ole mitään olennaista "ymmärrystä" kuvion merkityksestä.
- Rajoitukseen perustuva, epälineaarinen optimointi kyky, joka sisältää RLM:stä johdetun kaavan sekä semanttisen päättelyn rajoitukset ja logiikan, jotta voidaan suorittaa nopea optimointi, joka heijastaa monimutkaisia moniulotteisia reaalimaailman näkökohtia erittäin toimivien suositusten johtamiseksi. Tämä ominaisuus rikkoo lineaarisiin malleihin liittyvän ulottuvuuden esteen.
Näiden tekniikoiden ainutlaatuinen yhdistelmä on antanut Enterralle mahdollisuuden tarjota asiakkaille merkittävästi erilaisia ominaisuuksia ja luonut erittäin puolustettavan kuilun kilpailuympäristöön – sekä suurten tekoälyteknologia-alustojen että pisteratkaisupelaajien kanssa.
Noin vuosi sitten "Katsele tekoälypodcastia”, keskustelitte siitä, kuinka vanhanaikainen tekoäly on edelleen tehokas työkalu. Onko näkemyksesi muuttunut tästä, ja mitkä ovat perinteiset koneoppimisalgoritmit, joita Enterra Solutions käyttää edelleen?
Tiede on sukupolvien additiivinen, mikä tarkoittaa, että yhden sukupolven ominaisuudet kerrostuvat edellisen sukupolven innovaatioiden päälle uusien ominaisuuksien luomiseksi. Enterra innovoi ja kehittää luovasti teknologiaansa jatkuvasti. Kuten edellä mainittiin, Enterra on luonut Enterra Autonomous Decision Science® (ADS®) & Generative AI -alustan, joka on kokonaisuus ihmisen kaltaisesta päättelystä ja GenAI-ominaisuuksista, erittäin edistyneestä korkeadimensionaalisesta lasilaatikosta, selittävästä koneoppimisesta ei- lineaariset, rajoitteisiin perustuvat optimointimoottorit. Olemme koonneet nämä aiemmin hiljennetyt teknologiat yhden alustan alle ja siten pystyneet avaamaan aiemmin toteuttamattomia analyyttisiä valmiuksia ja vähentämään yksittäisen teknologian puutteita.
Miten Enterra Solutions on integroinut generatiivisen tekoälyn ratkaisuihinsa?
Vaikka monet organisaatiot ovat vielä keksimis- ja kokeiluvaiheessa generatiivisen tekoälyn kanssa, Enterra Solutions ja asiakkaamme ovat hyötyneet sen tehokkaista ominaisuuksista yli vuosikymmenen ajan. Enterran alustan tekoälykomponentti oppii ainutlaatuisesti ympäristösyistä, miksi suositukset onnistuvat tai eivät, ja jatkavat oppimista ontologioissaan ja generatiivisissa tekoälytiedoissaan. Enterra kehittää asiakkaan pyynnöstä erityisen GenAI-tietokannan, joka edustaa asiakkaidensa strategioita, taktiikkaa, liiketoimintalogiikkaa sekä tapoja toimia ja voittaa; samalla kun tarjotaan päivitetty logiikka ja rajoitusasetukset optimointitoimintoihin Enterran System of Intelligence -järjestelmän toiminnallisissa komponenteissa.
Hallusinaatiot ovat yksi Generatiivisen tekoälyn tärkeimmistä ongelmista. Kuinka Enterra Solutions voittaa nämä rajoitukset?
Generatiivinen tekoäly voi automatisoida useimmat työnkulut, mutta validoimattomana sen uskottavuus on kyseenalainen. Tämä voidaan ratkaista hyödyntämällä ADS-tekniikkaa, joka voi liittää suuriin kielimalleihin (LLM), järkeillä ja kolmioida tieto matemaattisesti sen tehokkuuden vahvistamiseksi. Hyödyntämällä ADS:ää oivallusten ja suositusten luotettavan selitettävyyden ja toimivuuden avulla voidaan rakentaa luottamusta.
Vuodesta 2015 vuoteen 2019 olit MIT:n Dalai Laman eettisten ja transformatiivisten arvojen keskuksen neuvottelukunnan jäsen. Miten tämä on muovannut arvojasi liiketoiminnassa ja tekoälyssä?
No, jos joku on mukana Dalai Lama -keskuksessa, et voi olla ajattelematta johtajuutta ja etiikkaa yhtenä kokonaisuutena. Kun ajat yritystä, opit hyvin nopeasti, että teet tuhansia päätöksiä vuodessa. Jotkut ovat pieniä, jotkut ovat tavallisia tai menettelyllisiä, ja jotkut ovat merkittäviä tai seurannaispäätöksiä. Toivon, että olen oppinut tekemään päätöksiä eettisillä näkökohdilla, jotka ovat natiivisti upotettuja logiikkaani – todella pohjoinen tähti ja valistetun päätöksenteon parametrit. Tämä käsite heijastuu myös tapaan, jolla rakennamme algoritmeja ja ohjelmistoja, ja se heijastuu viime kädessä tavassa, jolla ohjaamme organisaatiotamme.
Usein yritys- ja tekoälyjohtajat, kuten Geoffrey Hinton, ovat huolissaan tekoälyn ja erityisesti AGI:n tulevista mahdollisista ongelmista. Mitä mieltä olette tästä?
Jotkut Geoffrey Hintonin huolenaiheista liittyvät mahdolliseen väärinkäyttöön ja tekoälyn käyttöönottonopeuteen. Nämä ovat oikeudenmukaisia kohtia, koska monet yritykset yrittävät sovittaa tekoälyn liiketoimintakäytäntöihinsä ymmärtämättä ensin, mitä ongelmia ne yrittävät ratkaista. Tekoäly ei ratkaise kaikkia ongelmia, eikä sitä pidä ajatella yleisratkaisuna kaikkiin liiketoiminnan haasteisiin. On ensiarvoisen tärkeää, että yritykset aloittavat yritysvetoisella ongelmanlausunnalla, ennen kuin etsivät toteuttamiskelpoisia ratkaisuja. Kun ymmärrät ongelman, jota yrität ratkaista, voit ymmärtää edistyneiden teknologioiden, kuten tekoälyn, käytön strategisen sopivuuden ja teknisen toteutettavuuden.
Olet sarjayrittäjä ja olet menestyksekkäästi käynnistänyt useita yrityksiä eri aloilla. Mikä saa sinut innovoimaan?
Loppujen lopuksi olen enemmän luova elinikäinen oppija ja älyllisesti utelias liikemies kuin järjestelmänvalvoja. Elinikäisen oppimisen ja älyllisen uteliaisuuden yhdistelmä yhdistettynä yrittäjän intohimoon uuden liiketoiminnan luomisessa ajaa innovaatioita sekä tuotteiden ja palveluiden luomista, jotka täyttävät tunnistetut markkina-aukot. Halu työskennellä loistavien ihmisten kanssa ja "kilpailla ja voittaa" luomalla omistaja-arvoa ovat se, mikä saa minut innovoimaan.
Mikä on näkemyksesi tekoälyn tulevaisuudesta?
Vaikka linssi tekoälyn käyttöön lähitulevaisuudessa B2B-sovelluksissa – uskon, että tekoäly mahdollistaa käytännöllisen itsenäisen päätöksenteon lähitulevaisuudessa suurissa yrityssovelluksissa. Näitä ominaisuuksia ohjaavat ihmisen kaltaiset älykkäät agentit, jotka täydentävät ihmisten päätöksentekoa tekoälyllä tai keinotekoisella superälyllä, jotka keskittyvät suuriin ja häiritseviin käyttötapauksiin. Sovellukset, kuten kokonaisvaltainen arvoketjun optimointi ja päätöksenteko maailmanlaajuisille yrityksille eri toimialoilla sekä häiriöt lääkekehityksessä ja -valmisteissa sekä kliinisissä kokeissa, ovat muuttavia ja koskettavat useimpien ihmisten elämää ympäri planeettaa.
Kiitos upeasta haastattelusta, lukijoiden, jotka haluavat tietää lisää, kannattaa käydä Enterran ratkaisut.
